多模态理解模型具有广泛的应用,比如多标签分类、视频问答(videoQA)和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展,然而,他们仍然面临两个巨大的挑战:无法充分的利用现有的特征;训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI,这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型,可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
React 是一个声明式、高效、灵活的用于构建用户界面的 JavaScript library,本文主要对 React 带来的三个颠覆性理念一一展开介绍。
MaxCompute支持QUALIFY语法过滤Window函数的结果,使得查询语句更简洁易理解。Window函数和QUALIFY语法之间的关系可以类比聚合函数+GROUP BY语法和HAVING语法。
MaxCompute推出新语法 - PIVOT/UNPIVOT:通过PIVOT关键字基于聚合将一个或者多个指定值的行转换为列;通过UNPIVOT关键字可将一个或者多个列转换为行。以更简洁易用的方式满足行转列和列转行的需求,简化了查询语句,提高了广大大数据开发者的生产力。
本文将介绍MaxCompute在半结构化数据方面的一些思考与创新,围绕半结构化数据简析、传统方案优劣对比、MaxCompute半结构化数据解决方案、收益分析。
在特定场景下编写模板的流程比较固定,本篇文章以《部署单点 WordPress 博客平台》为例,讲述如何完成一个部署成功率高、适配场景广的模板。大多数在 ECS 上部署应用的模板都可以参考此教程来编写。